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LMI Conditions for Global Stability of Fractional-Order Neural Networks

机译：分数阶神经网络的全局稳定性的LMI条件

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Fractional-order neural networks play a vital role in modeling the information processing of neuronal interactions. It is still an open and necessary topic for fractional-order neural networks to investigate their global stability. This paper proposes some simplified linear matrix inequality (LMI) stability conditions for fractional-order linear and nonlinear systems. Then, the global stability analysis of fractional-order neural networks employs the results from the obtained LMI conditions. In the LMI form, the obtained results include the existence and uniqueness of equilibrium point and its global stability, which simplify and extend some previous work on the stability analysis of the fractional-order neural networks. Moreover, a generalized projective synchronization method between such neural systems is given, along with its corresponding LMI condition. Finally, two numerical examples are provided to illustrate the effectiveness of the established LMI conditions.
机译：分数阶神经网络在建模神经元相互作用的信息处理中起着至关重要的作用。对于分数阶神经网络来说，研究其全局稳定性仍然是一个开放且必要的话题。本文针对分数阶线性和非线性系统提出了一些简化的线性矩阵不等式（LMI）稳定性条件。然后，分数阶神经网络的全局稳定性分析采用了所获得的LMI条件的结果。以LMI形式，获得的结果包括平衡点的存在和唯一性及其全局稳定性，从而简化并扩展了分数阶神经网络稳定性分析的一些先前工作。此外，给出了这种神经系统之间的广义投影同步方法，以及其相应的LMI条件。最后，提供了两个数值示例来说明建立的LMI条件的有效性。

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